我想做数据扩充。
使用<code>imshow</code>显示原图时，正常
<pre><code>import matplotlib.pyplot as plt
from keras.prep
我在 Keras 中有一个 <code>ImageDataGenerator</code>，我想在训练期间将其应用于短视频剪辑中的每一帧，这些
我正在处理大小超过 30 Gb（30k+ 图像）的数据集，其中图像未分为训练和验证文件夹。这是我的实现：</p
我知道图像的数据增强技术。但是，我对如何生成增强数据有疑问。
我将使用 Keras 和 Tensorflow 分
我正在训练一个 CNN，并通过定义通过 Keras 层应用数据增强：
<pre><code>int characterCount = 0;
int i = 0, j = 0;
我有一个基本上类似于 MovieLen 数据集的数据集。它有 3 列：userGUID、卡片、动作。用户 GUID 是 userId，card
我正在向我的 tensorflow 模型添加数据增强，如下所示：
<pre><code>data_augmentation = keras.Sequential([
layers.e
我一直在使用 <code>imgaug.augmenters</code> 库，但在剪切图像时遇到了一些问题。我可以剪切图像，但根据图
在暗网深度学习框架 <code>.cfg</code> 文件中，我们看到的参数如下
<pre><code>angle, saturation, exposure
</code><
我目前正在从 François Chollet 的“Deep learning with Keras”学习如何使用 Keras ImageDataGenerator 执行数据增强。</
我正在研究 MNIST 数字数据，并正在寻找一种拉伸或挤压图像的方法。数据的形状为 (28,28)，我希望最终
<pre><code>hparams = tf.contrib.training.HParams(
batch_size=int(FLAGS.batch_size),
random_horizontal_flip = {"keypoint_flip_per
我目前正在开始学习 Pandas 并努力用它完成一项任务。我想要做的是通过组合两个连续的行并增加它们之
我使用计算机视觉模型进行训练，例如 14 张图像，平均分为 2 个类别。我希望通过数据增强（tensorflow
我在 Tensorflow 2.0x 中没有发现任何易于使用的 3D 数据增强。目前，我正在使用一个名为 <code>volumentations</
我有一个数组列表，我将每个索引分解为 <code>x</code> 和 <code>y</code> 坐标。但是，第一个数组是 <code>xmin<
在数据增强之前，数据集中有 2000 张图像。这是我想应用于图像以解决过度拟合的数据增强
<pre><code>t
在 <code>ImageDataGenerator</code> 中，它为每个时代的每个图像提供不同的转换。例如，我们有 2 个类，其中 1
我有 5 个名为 <em>class_i</em> 的文件夹，每个文件夹都有 <em>i</em> 类图像。图像采用 .jpg 格式。
如何通过
我可以在训练期间通过应用随机变换（旋转/平移/重新缩放）来扩充我的数据，但我不知道选择的值。</p
